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争论源于这个话题：复杂的Occupancy Network可以在10毫秒中计算完毕，也就是说Tesla Occupancy Network的输出可以达到跟相机同样的36Hz，而目前绝大多数Lidar的采集频率只有10Hz————这个结论对吗？fsd视觉处理能超过30hz?
于是讨论开始了：
ZHOU：吹牛呗，某些人就是特粉，认为特斯拉天下无敌。LIDAR频率可调，5-30Hz都有。某些FLASH LIDAR，频率可轻松做到1000Hz。特斯拉HW3.0那个DRAM才16GB，带宽63.5GB/s，一个OCC模型至少20GB，根本装不下，以这个带宽，3Hz都做不到。要跑大模型，必须HBM，带宽至少TB/s级。
YU：大模型是否上车这事，严重不同意老周观点。我认为已经上车了，采用压缩处理方式。
ZHOU：这个大小是相对的，比如早期CNN模型参数只有几百万，那么几千万参数也可以说是大模型。但真正的大模型或者说主流的，参数都至少是1000亿起。
ZHU：基于AIday 的介绍，这一系列复杂计算可以在10ms内完成，意味着完全能跟上车载摄像头36帧的拍摄频率。
业界激光雷达的普遍水平为10Hz的扫描频率，而问界M9激光雷达的扫描频率高达20Hz，这意味着其能够更快地更新环境信息，提供更实时、更准确的感知数据。这有助于提升问界M9在智能驾驶中的表现，提高行驶的安全性和舒适性。
ZHOU：所谓知识蒸馏并不能压缩大模型，它只是训练方面无需太多的硬标签。超过100亿参数的大模型永远上不了车。因为必须用HBM，HBM太贵了，做HBM必须台积电2.5d或3D工艺，芯片价格不低于5000美元。多看几篇顶尖论文就知道了。
ZHU：千亿参数涌现智力，这个智力是人的较全面的智力。但如果处理专业方面的智力，的确是可以通过剪枝、知识蒸馏、量化等很多方法实现；现在三星、苹果已实现百亿模型压缩后在手机上流畅运行，今年有望实现千亿模型压缩后，在终端运行，带来很好的体验。
ZHOU：transformer和大模型一样，永远无法做骨干网，车载领域骨干网还是CNN。手机可以运行百亿参数，那个是语言模型，不需要实时性，人可以等1-3秒，就算流畅。车不一样，车要30Hz，高速60Hz，换句话说性能要是手机的100倍。
ZHU：其实驾驶并不需要多高的智力，也就是并不需要太复杂的信息处理，一个普通智力的人也能开好车，从宏观的角度看，基于transformer的FSD大概率已经实现了全自动驾驶了。我不是特粉，但客观地觉得特斯拉做到了。
ZHOU：特斯拉芯片远不如顶尖手机，像高通的gen 3
ZHU：在核心算法上，之前和几位业内人士沟通过，国内确实落后5-10年，甚至更大
ZHOU：不仅是算力，关键还是存储；核心算法，特斯拉也就是中等偏下。
ZHU：马斯克本来就是OPEN AI的股东，而且还有很强大的人形机器人业务；英伟达最早的AI服务器就是给了马斯克的。
ZHOU：特斯拉没有任何原创东西，骨干网regnet是facebook的，neck是谷歌的bi-fpn，head是谷歌的ViT-B做Bev transformer，至于OCC，它就没有。这可都是AI DAY写出来的。OCC只是个预测头，硬要说特斯拉有，那就是15年前就有的mlp。
YU：转一张图片：
ZHOU：特斯拉自己的图，大大方方承认自己不原创任何东西，偏偏有人认为特斯拉啥都是原创。特斯拉愿意公开算法，让我有东西可写，这一点要大力赞扬，希望人人都公开。那个NeRF主要也是谷歌的；端到端、vision transformer都源自2019年Facebook那篇DETR的论文。
YUAN：不过卷来卷去，智驾未必是客户的必要条件，最多是充分条件。否则小鹏、阿维塔的车型应该在国内成为市场主流。特斯拉开放fsd也就那样吧，不认为对他国内的竞争力有本质影响，何况目前开发的还是带高辅地图的产品，估计未必是美国那套算法，可能在国内重新做适配和路况算法迭代。
其实小米对特斯拉冲击更大，特斯拉以前客户很多就是女性，现在特斯拉没啥流量和网红效应了。所以估计特斯拉在国内还会不断拉垮，主要他车实在是太简陋了，竞争力只能越来越弱。fsd顶多对少部分极客有吸引力，何况还要额外收费。
ZHOU：顺便说一句，META的羊驼3可以秒杀微软的ChatGPT3.5。就是META非要注册，不像微博或X，不注册也能看内容，居然还有人给META投上千亿广告，真是想不通。
ZHU：假如FSD实现全自动驾驶，进入中国后，对国内汽车产业链有哪些影响（特别是出行服务）？对传统主机厂、新造车势力、Tier1等等，这个问题应深入讨论。
我们以为汽车行业的竞争，是在汽车内，但从技术、产业发展史来看，行业内的颠覆性变革，基本来自业外。比如汽车替代了马车夫、互联网干掉了零售，本轮自动驾驶的竞争从来不是汽车业内的竞争，而是AI的竞争，当我们在搞新能源的时候，人家在搞AI。
汽车的确有驾驶乐趣、身份象征等价值，但本质属性是出行工具，安全、舒适、便捷，还是核心价值，就像手机替代了家用照像机后，专业相机、个性化的胶卷娱乐相机，也还是有一定的空间。
YU：这个对比的结论就是，非自动驾驶车辆会沦落为与专业相机一样的小众市场（笑）
ZHU：我觉得没这么极端，而且需要很长的过程吧。二三十年前全国抓计划生育时，谁能想象现在的年青轻人不想结婚，不想生孩子；同样，再过二三十年，有多少年轻人愿意开一辆不能自动驾驶的汽车？特别是在长途中，高速上。
YUAN：这个演变趋势就很难看清了，不过RoboTaxi确实是一个潜在的大变局，不过把生命交给机器，感觉未必有那么快。城市里还可以，毕竟速度慢一些。
ZHU：这个问题我也想过很多遍，但有次清华的一个老师一句点醒我，他说那你觉得你现在坐在车上，飞机上，难道生命掌握在自己手上？
YUAN：人性潜在的保守，从汽车的发展也能看到，智能车在中国发展那么好，实际上卖的最好的是不带（高级）自动驾驶的比亚迪、吉利、广汽的车型。
ZHU：其实，本质还是对技术的认识和技术的成熟度。
YUAN：理想汽车也算是偏传统走法，产品力第一位，而不是智驾，所以理想汽车更加成功。
高阶自动驾驶功能肯定也很重要，是一个重要选项。比如小米爆款了，是因为他的智驾？我感觉也不是。
YU：外形设计依然是购车第一选项。
YUAN：智驾当然小米也是一个卖点，比如客户可能更倾向于高阶版本的小米。外观，内饰，体验，目前依然是胜负手。其实特斯拉在欧美也卖不动了，车不是手机那么简单的东西。fsd在美国的选装率从最初的60%跌到现在不到20%。逼得特斯拉不得不降低选装价格。在中国感觉他卷不过国内车企。特斯拉最该做的是做本土化开发，重定义产品。
ZHU：去年和硅谷一个人线上沟通，他说特斯拉从2018年开始，战略重点已转向AI、人形机器人，汽车方面的事在马斯克眼里已做得差不多了，从Dojo的布局和利用来看，也确实主要支撑人形机器人业务。
YUAN：人形机器人确实是，消费级机器人更加标准化，比做汽车靠谱。人形机器人确实可能才是未来的真正杀手锏。
ZHU：对人工智能的技术判断，当时（2016）是这样的：
那时候transformer还没有出现。
YUAN：人形机器人可能是人工智能的关键载体。汽车虽然也是，但汽车确实性命攸关，虽然有些人真的不管那么多开智驾，但绝大部分人是不敢的。城区的RoboTaxi也是载体，毕竟速度慢一些，所以小马一直在这里下注，始终在乘用车L2上犹豫不决。
ZHU：但是对于人工智能预测研究，去年年底我的结论发生了质的变化：
LUO：这是我对AI行业发展的一个总结：
YUAN：赞同。人形机器人才是AI的终极，汽车太多元化了，个性化了。
ZHU：基本赞同。
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